毅然清爽
数据库工程师
天津神州数码公司 · 14年经验
日薪：
￥500/8h
地点：
其他 全区
时间：
可工作日远程可工作日驻场（离职原因）可工作日驻场（自由职业原因）
信用行为
0
接单数
0
评价数
0
收藏数
技术能力
1.熟悉主流数据库oracle,mysql ，熟悉oraclet体系结构， 熟悉数据库的备份与恢复和数据迁移。
2. 可以对数据库进行性能优化、SQL调优；
3.通过从事烟草行业，医疗行业，银行业ERP系统的使用、开发设计及项目实施工作对ERP（物流、生产、人力资源、固定资产，物资系统，财务）模块的理论及应用都有一定的专长。
4.练使用linux命令，会写shell脚本。
5.熟悉etl建模工具PowerDesigner,熟悉使用主流ETL工具kettle。
2. 可以对数据库进行性能优化、SQL调优；
3.通过从事烟草行业，医疗行业，银行业ERP系统的使用、开发设计及项目实施工作对ERP（物流、生产、人力资源、固定资产，物资系统，财务）模块的理论及应用都有一定的专长。
4.练使用linux命令，会写shell脚本。
5.熟悉etl建模工具PowerDesigner,熟悉使用主流ETL工具kettle。
项目经验
银行全景数据库管理系统
项目描述
该项目为银行项目，由于银行客户数据相对独立分散，对数据的加工、挖掘程度不高，需要建立全景数据库整合客户的基本信息。全景数据库项目主要实现以下功能：
1.建立一个以客户个人为基本单位的客户全景视图的数据库。
2. 通过数据挖掘、分析，用多维度的信息去描述客户。
3.整合数据并提供数据接口
银行风险管理系统：
该项目为银行项目。该项目用于银行风险预警，采用两种模型进行判。一是逻辑回归模型，是全球大多数商业银行选择采用的零售业务风险计量方法，实践证明此模型对于规模较大的零售银行具有广泛的适用性；二是在众多风险计量模型中，逻辑回归构建的模型，稳定性较好，相对准确度较高，并且便于解释与开发。
银行全景数据库管理系统
项目描述
该项目为银行项目，由于银行客户数据相对独立分散，对数据的加工、挖掘程度不高，需要建立全景数据库整合客户的基本信息。全景数据库项目主要实现以下功能：
1.建立一个以客户个人为基本单位的客户全景视图的数据库。
2. 通过数据挖掘、分析，用多维度的信息去描述客户。
3.整合数据并提供数据接口
银行风险管理系统：
该项目为银行项目。该项目用于银行风险预警，采用两种模型进行判。一是逻辑回归模型，是全球大多数商业银行选择采用的零售业务风险计量方法，实践证明此模型对于规模较大的零售银行具有广泛的适用性；二是在众多风险计量模型中，逻辑回归构建的模型，稳定性较好，相对准确度较高，并且便于解释与开发。
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1.熟悉主流数据库oracle,mysql ，熟悉oraclet体系结构， 熟悉数据库的备份与恢复和数据迁移。
2. 可以对数据库进行性能优化、SQL调优；
3.通过从事烟草行业，医疗行业，银行业ERP系统的使用、开发设计及项目实施工作对ERP（物流、生产、人力资源、固定资产，物资系统，财务）模块的理论及应用都有一定的专长。
4.练使用linux命令，会写shell脚本。
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2. 可以对数据库进行性能优化、SQL调优；
3.通过从事烟草行业，医疗行业，银行业ERP系统的使用、开发设计及项目实施工作对ERP（物流、生产、人力资源、固定资产，物资系统，财务）模块的理论及应用都有一定的专长。
4.练使用linux命令，会写shell脚本。
5.熟悉etl建模工具PowerDesigner,熟悉使用主流ETL工具kettle。
项目经验
银行全景数据库管理系统
项目描述
该项目为银行项目，由于银行客户数据相对独立分散，对数据的加工、挖掘程度不高，需要建立全景数据库整合客户的基本信息。全景数据库项目主要实现以下功能：
1.建立一个以客户个人为基本单位的客户全景视图的数据库。
2. 通过数据挖掘、分析，用多维度的信息去描述客户。
3.整合数据并提供数据接口
银行风险管理系统：
该项目为银行项目。该项目用于银行风险预警，采用两种模型进行判。一是逻辑回归模型，是全球大多数商业银行选择采用的零售业务风险计量方法，实践证明此模型对于规模较大的零售银行具有广泛的适用性；二是在众多风险计量模型中，逻辑回归构建的模型，稳定性较好，相对准确度较高，并且便于解释与开发。
银行全景数据库管理系统
项目描述
该项目为银行项目，由于银行客户数据相对独立分散，对数据的加工、挖掘程度不高，需要建立全景数据库整合客户的基本信息。全景数据库项目主要实现以下功能：
1.建立一个以客户个人为基本单位的客户全景视图的数据库。
2. 通过数据挖掘、分析，用多维度的信息去描述客户。
3.整合数据并提供数据接口
银行风险管理系统：
该项目为银行项目。该项目用于银行风险预警，采用两种模型进行判。一是逻辑回归模型，是全球大多数商业银行选择采用的零售业务风险计量方法，实践证明此模型对于规模较大的零售银行具有广泛的适用性；二是在众多风险计量模型中，逻辑回归构建的模型，稳定性较好，相对准确度较高，并且便于解释与开发。
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